【ゼロから始める人向け】Pythonによる機械学習を行う方法2020.09.28近年注目されているIT業界のキーワードとして「機械学習」というものがあります。なんだか難しそうな言葉ですよね。わからないと感じる人が大半でしょう。機械学習は、意外と身近な物に使われています。多くの方が利用しているAmazonや楽天などのECサイト、そのホームページを開くと今までの購入履歴に関係するオススメが表示されますが、この機能は機械学習を利用しています。他にも身近な例はたくさんあります。機械学習を学ぼうと思い書籍やインターネットで調べると、必ず「Python」という言葉が出てきます。機械学習をやってみたいと考えている場合はまずPython学ぶことをオススメします。Pythonは機械学習を学ぶ上で最適なプログラミング言語で、習得することができれば機械学習をさらに深く理解できるでしょう。そこでこの記事では、機械学習とPythonについて勉強方法を含めてお伝えします。最後まで読むと、機械学習とPythonの理解が深まること間違いありません。目次Pythonとは、機械学習とは何か機械学習ではPythonを使うのがオススメな3つの理由Pythonには多くのユーザーがいて、情報が集まりやすいから学びやすい言語であるから誰でもつかうことができる「ライブラリ」があり、機械学習を始めやすいからPythonを使った機械学習でできる2つのこと画像認識クラス分類Pythonで機械学習を学ぶためにオススメのサイトProgatePyQUdemyPythonで機械学習を行うためのライブラリscikit-learn(サイキット・ラーン)OpenCV(オープンシーブイ)Matplotlib(マットプロットリブ)Pythonとは、機械学習とは何かまずは機械学習について説明します。機械学習とは、コンピューターにたくさんの情報を与えて学習してもらい、その情報を元に新しい情報の分析や判断、予測をすることです。これだけだと分かりにくいので、1つ例をあげましょう。コンピューターにカレーの写真を沢山見せるとします。するとコンピューターはカレーとはどういうものか自分で判断ができるようになっていき、最終的には、「全体的に茶色で、ジャガイモとにんじんと白い米が写っている写真」をカレーと認識できるようになります。これが機械学習で、機械学習の精度は写真などの情報の数が多いほど上がります。物事の判断には経験が必要な点は私たち人間と同じですよね。次にPythonについて説明しましょう。Pythonは「パイソン」と読み、世の中に数あるプログラミング言語の1つです。組み込み開発、WEBアプリケーション開発、デスクトップアプリケーション開発で使われることが多く、汎用性が高い事がメリット。機械学習ではPythonを使うのがオススメな3つの理由Pythonは機械学習を学ぶ上で最適な言語と言われています。数あるプログラミング言語の中でPythonが最適なのかお伝えしましょう。Pythonには多くのユーザーがいて、情報が集まりやすいから世の中にはプログラミング言語はたくさんありますが、実はどの言語でも機械学習を使うことはできます。その中でもPythonが最適だと言われる理由の1つは、Pythonを扱うユーザーの人口が多いことです。YoutubeやInstagramなどの有名なIT企業やサービスでもPythonが使われ、今後も需要は必ず増えるでしょう。使う人が多いと書籍やネットの情報も多いので、他の言語で機械学習を勉強するよりも簡単に情報が手に入ります。学びやすい言語であるからPythonは比較的、他の言語よりも簡単に学ぶことができます。その理由は文法が簡単で短く、誰が書いても同じような文になるからです。「こんにちは」と表示させたい場合、他の言語であれば数行のコードが必要ですが、Pythonであればprint(“こんにちは”)と1行で済んでしまいます。Pythonを学ぶときも覚えることは多くありません。他のプログラミング言語を学んだことのある方であれば、Pythonのシンプルさ・学びやすさに驚くでしょう。誰でもつかうことができる「ライブラリ」があり、機械学習を始めやすいからPythonには、コンピューターに機械学習をさせるために必要な機能である「ライブラリ」が多数用意されています。ライブラリとは簡単に言うと、「手ぶらでできるバーベキューセット」のようなものです。食材や食器、調理用具などを一つ一つ揃えなくても、誰でも簡単に利用できます。使用方法は、必要なライブラリをインターネット上でインストールして、プログラム作成時にそのライブラリを使用する宣言の文を1行書くだけです。このライブラリを使うことで、複雑な作業をすることなく、誰でも高性能なプログラムを簡単に作成できます。Pythonを使った機械学習でできる2つのことそれでは、具体的にPythonで機械学習を学んだらどのようなことができるのでしょうか。代表的な2つのことを紹介します。画像認識コンピューターに沢山の写真を読み込ませ、共通点を見つけさせることで新たな画像がどのような分類であるかを判断できるようになります。2020年には回転寿司チェーンの「くら寿司」が機械学習を使用したマグロの目利きアプリを発表して話題になりました。これはマグロの尾の断面をアプリで読み取り、そのマグロの鮮度を瞬時に判断するシステムです。事前に新鮮な尾の画像と新鮮ではない尾の画像を学習させておくことで、色や形の違いで鮮度の分類を行っています。クラス分類クラス分類とは、膨大なデータの1つ1つを同じ性質を持ったもの同士に分類し、人間が判断できないものでも予想して判別するシステムのことです。メールサービスの、迷惑メールの設定がクラス分類を使っています。事前に登録したアドレスだけではなく、知らないメールアドレスや広告メールも迷惑メールボックスに自動で振り分けてくれるのは、そのメールに含まれるデータと過去に迷惑メールだと判断されたものを比較し、スパムメールだと分類しているからです。Pythonで機械学習を学ぶためにオススメのサイトプログラミングって難しそうですよね。今はとても気軽に、一人でも始められるサービスがあります。次に、Pythonで機械学習を学ぶためのオススメのサイトを紹介しましょう。Progateプログラミング学習サービスの代表と言ってもいいほど有名なのがProgateです。多くのプログラマーがProgateからスタートして勉強を始めています。基本料金は無料なので、Python以外にも色々な言語に触れることができます。可愛らしいキャラクターが説明をしてくれ、レッスン形式で1から教えてくれるので楽しみながらスイスイ勉強が進むでしょう。慣れてきたら有料会員になるのもアリです(月額980円税別)。PyQPyQ(パイキュー)は、Python専門のプログラム学習サービスです。Pythonに特化しているだけあって守備範囲はとても広く、基礎から機械学習・その他Pythonを用いた様々なことを深く学べます。Progateである程度Pythonの基礎がわかってきたらPyQに移行するのがオススメ。月額3040円かかりますが、PyQのコンテンツ量を考えると十分価値はあるに違いません。UdemyUdemyは学習動画を提供しているサービスです。Pythonや機械学習だけでなく、様々な分野の専門家が動画を投稿して、それを受講者が購入するという形です。本やインターネットでは分かりにくいことでも、人が説明している動画だと理解が深まります。動画はセール期間に購入するのがオススメ。Pythonで機械学習を行うためのライブラリPythonには機械学習をするうえで便利なライブラリがたくさん用意されています。そのうちの代表的なものを3つ紹介します。scikit-learn(サイキット・ラーン)Pythonによる機械学習の定番ライブラリといえば、scikit-learnです。コンピューターにデータを読み込ませ、学習させて結果を確認するまで全てこのライブラリで行うことができます。クラス分類をはじめ、機械学習でよく使われる様々な機能を含んでいるので、先に挙げた例のほとんどで活躍します。OpenCV(オープンシーブイ)画像認識をするときにはこのライブラリを使用します。画像だけでなく動画の認識にも対応し、さまざまな場所で顔認証システムを作る際に使用されています。画像として扱えば、文字の認識にも使用できます。Matplotlib(マットプロットリブ)数値をグラフ化する際にはMatplotlibを使用します。統計の可視化やシミュレーションっ結果の解析などを、棒グラフや線グラフなどの様々な種類のグラフで表示することができます。今後Pythonで機械学習を学ぼうと考えたら、まずはこの3つのライブラリを使いましょう。簡単にシステムを作ることができるので、驚くに違いありません。今回は機械学習、そしてPythonを身近に感じられるようにお伝えしました。Pythonとはプログラミング言語の1つで、開発を主に行う「バックエンド」と呼ばれる言語。OpenCV、Matplotlibがある機械学習は難しいイメージがありますが、実は難しい考えや数式は必要なくPythonに組み込まれているライブラリを使えば誰でも簡単に始めることができるんです。今後はふとした時に「あっ、これは機械学習を使っているんだな」、「あれ、これ自分でもPythonで作れるぞ」と思えるようになるかもしれません。機械学習は今最も注目されている分野の一つであり、日本が国をあげてAIの人材を育成しているほどです。一歩踏み出し、機械学習とPythonの世界に触れましょう。機械学習にすぐに使える!時系列データとその分析方法とは2021.10.302021.10.30人気記事ランキング人気記事は見つかりませんでした。検索トップタイトルとURLをコピーしました。